Nvidia se convirtió en la empresa más valiosa del mundo, con una capitalización cercana a U$S 5,4 billones. Pero Jensen Huang está haciendo algo más que vender chips: la compañía financia clientes, garantiza proyectos y asume compromisos que podrían exponerla por hasta U$S 300.000 millones.
Nvidia construyó su posición dominante en la inteligencia artificial vendiendo los chips que permiten entrenar y ejecutar los modelos más avanzados. Pero su estrategia para sostener el crecimiento va mucho más allá de la fabricación de semiconductores: la compañía está utilizando ingeniería financiera para ayudar a sus clientes a construir los centros de datos que, precisamente, necesitan sus procesadores.
El resultado convirtió a Nvidia en una suerte de “banco central de la IA”, una comparación que comenzó a utilizarse para describir el papel cada vez más importante de la compañía en el financiamiento de la industria.
El crecimiento de Nvidia fue extraordinario. Le llevó 30 años alcanzar una valuación de U$S 1 billón, solo nueve meses más para llegar a U$S 2 billones y menos de dos años después superó los U$S 5 billones. Actualmente es la compañía más valiosa del mundo, con un valor cercano a U$S 5,4 billones. Sus ventas podrían casi duplicarse el próximo año y algunos analistas proyectan que alcanzará U$S 1 billón de ingresos anuales en 2029.
Pero el CEO Jensen Huang está intentando asegurar que esa expansión continúe financiando también la demanda de sus propios productos.
A mediados de agosto, Nvidia acordó proporcionar un respaldo financiero de hasta U$S 105.000 millones para un enorme centro de datos en Ohio que utilizará una gran cantidad de sus chips. Una semana antes había anunciado planes para movilizar más de U$S 500.000 millones de inversión en infraestructura de inteligencia artificial junto con seis grandes firmas de Wall Street, garantizando el valor de los equipos que vende para esos proyectos.
En algunos casos, Nvidia podría respaldar hasta una cuarta parte del costo de las inversiones. En julio también ayudó a financiar grandes centros de datos de clientes prometiendo compensar parte de sus ingresos si no alcanzaban determinados objetivos.
La lógica de Huang es que Nvidia simplemente está ayudando a destrabar inversiones en proyectos viables que, de otro modo, podrían tener dificultades para obtener financiación en condiciones razonables.
Pero los críticos encuentran similitudes con la burbuja puntocom de finales de los años 90. En aquella época, fabricantes de equipos de telecomunicaciones como Cisco y Lucent prestaron miles de millones de dólares a compañías que compraban sus equipos. Cuando la demanda de servicios de telecomunicaciones quedó por debajo de las expectativas, algunas de esas empresas colapsaron y dejaron grandes pérdidas para sus proveedores.
Jay Goldberg, de Seaport Research Partners, considera que Nvidia está recorriendo una frontera delicada entre “habilitar la demanda” y “crear la demanda”. A su juicio, la compañía todavía no cruzó esa línea, aunque “se está acercando bastante”.
Una red financiera de U$S 300.000 millones
La magnitud de los compromisos explica la preocupación. Durante los últimos tres años, Nvidia comprometió más de U$S 70.000 millones en inversiones en startups y ofreció U$S 300.000 millones de apoyo financiero a sus clientes.
Una parte de esta estrategia responde además a un problema estratégico: sus mayores clientes están comenzando a convertirse en competidores.
Los llamados hiperscalers, entre ellos Amazon, Google, Meta y Microsoft, representan aproximadamente la mitad de los ingresos de Nvidia y este año podrían invertir alrededor de U$S 800.000 millones, principalmente en infraestructura de IA.
Pero esas mismas compañías están desarrollando sus propios chips. Los procesadores personalizados cuestan entre una quinta parte y un tercio de lo que cuestan los de Nvidia y pueden adaptarse mejor al software de cada compañía.
Google ya vende procesadores especializados a Anthropic, mientras que Amazon espera convertir su negocio de chips personalizados en una fuente importante de ingresos. Bloomberg Intelligence estima que estos procesadores podrían representar alrededor del 50% del mercado de chips utilizados para IA hacia el final de la década, frente a aproximadamente 40% actualmente.
Por eso Nvidia también está invirtiendo directamente en startups. El año pasado realizó aproximadamente 90 inversiones de este tipo, casi el doble que dos años antes. En 2026 ya había acordado más de 60.
En agosto, por ejemplo, Nvidia acordó pagar U$S 6.000 millones a Poolside, una startup de modelos de IA para programación, para licenciar su software y otros U$S 1.000 millones por una participación. También acordó comprar Hugging Face, plataforma de modelos de IA de código abierto, por U$S 12.900 millones. El objetivo es fomentar una mayor cantidad de productos y compañías de IA independientes de los grandes hiperscalers, generando así demanda para sus chips.
El riesgo: que el boom de IA se enfríe
La estrategia de Nvidia se apoya en dos premisas: que sus chips conservarán buena parte de su valor y que la demanda de capacidad de cómputo continuará creciendo rápidamente.
Ninguna de las dos está garantizada.
Huang sostiene que los chips son “fungibles” y duraderos, y que las actualizaciones de software pueden extender su utilidad durante años. Nvidia utiliza esa característica para argumentar que sus procesadores pueden funcionar como activos aptos para respaldar préstamos y garantías.
Por ahora existen señales que respaldan esa visión. CoreWeave anunció en agosto un contrato que utiliza chips Nvidia A100 hasta 2029, pese a que ese procesador fue lanzado en 2020. Además, SemiAnalysis estima que alquilar un Nvidia H100 cuesta alrededor de U$S 2,80 por hora en un contrato de un año, apenas 10% menos que cuando el chip fue lanzado a comienzos de 2023.
Pero la situación podría cambiar si aumenta la oferta de capacidad de cómputo. Nvidia lanza nuevos chips cada año con la intención explícita de reemplazar a sus antecesores. Al mismo tiempo, sus competidores y algunos grandes clientes desarrollan procesadores propios para inferencia.
La presión sobre los precios podría ser significativa. Nvidia disfruta de márgenes brutos cercanos al 75%, frente a aproximadamente 55% de AMD, su rival. Tim Davis, fundador de una empresa de hardware de IA adquirida por Qualcomm, considera que a medida que aumenten las alternativas, la economía del negocio de chips “comenzará a comprimirse”.
El verdadero riesgo para Nvidia no requiere necesariamente un colapso de la demanda. Basta con que el crecimiento sea inferior al esperado.
Si los proveedores de infraestructura de IA no consiguen vender su capacidad, podrían perder dinero y activar las garantías de Nvidia. La compañía podría verse obligada a comprar capacidad de cómputo no utilizada, compensar caídas de precios o asumir costos de energía que originalmente correspondían a sus clientes.
Nvidia tiene actualmente alrededor de U$S 25.000 millones en inversiones de capital comprometidas, U$S 33.000 millones de deuda y potenciales obligaciones con clientes por aproximadamente U$S 300.000 millones. Entre ellas figuran la garantía de U$S 105.000 millones para el centro de datos de OpenAI, hasta U$S 125.000 millones vinculados con la asociación con Wall Street y unos U$S 67.000 millones en otros respaldos.
Eso no significa que Nvidia vaya a desembolsar esos U$S 300.000 millones. Los compromisos se distribuyen durante varios años y no vencerían simultáneamente. Además, la compañía cuenta con U$S 99.000 millones en efectivo y valores líquidos y podría generar unos U$S 200.000 millones de caja durante este año.
Pero el nivel de exposición está creciendo. Andy Li, de CreditSights, advierte que Nvidia podría seguir “pisando el acelerador” hasta que “algo se rompa”. SemiAnalysis estima que la compañía asume unos U$S 5.900 millones de garantías por cada 100 megavatios de capacidad de centros de datos cubiertos por su programa para neoclouds. Si continúa ampliándolo, su exposición podría alcanzar U$S 175.000 millones hacia finales de 2028 solamente por esa iniciativa.
Nvidia no es la única compañía que está utilizando estructuras financieras para asegurar la demanda. AMD ofreció vender grandes participaciones de la compañía a OpenAI y Meta a cambio de contratos millonarios para comprar sus chips. Google también reunió en abril un consorcio para ayudar a financiar la compra de U$S 35.000 millones en chips por parte de Anthropic.
La carrera por financiar la infraestructura de inteligencia artificial puede acelerar todavía más el crecimiento de la industria. Pero también genera una paradoja para Nvidia: cuanto más capital movilice para sostener el boom de la IA, mayor será su exposición si ese boom finalmente pierde velocidad.
Como plantea el análisis, Huang sostiene que la construcción de infraestructura de IA está “a toda máquina”. Para los inversores de Nvidia, sin embargo, la pregunta será cuánto de ese crecimiento está siendo impulsado por una demanda genuina y cuánto por el propio financiamiento de la compañía.